大数据未必懂得价值

罗英、何文是“数据挖掘师”。但这份工作想做得好，单纯依靠算数据并不够，其实还要动用“情商”。比如，QQ音乐有一个功能叫“猜你喜欢”。根据用户的数据，软件会自动**一些陌生歌曲。这种**，显然是基于大数据平台。一般我们以为，只要提供一些算法，大数据平台照此运算就成，但事实没那么简单。

*当其冲的是准确率。“猜你喜欢”究竟能猜对多少*歌?不同的数据师，可能会设计不同的算法，有的人****比较好，他把“年龄”的数据用起来，而另外一个人没用，就会导致两者准确率差很大。

究竟需要考虑哪些数据维度，荐歌才会*符合心意呢?没有标准答案，不同数据师有自己的判断。同样的大数据库，一个运算下来比较准确，一个不准，其中**的变化就是人。第二个问题是，为什么有人能想到“年龄”，而有人却想不到?凭借的也是个人经验。或者说，凭借的是人对事物的理解，考验的正是数据师的“情商”。

“在我们行内有一个不等式：业务知识>数据>算法。”罗英解释，“而业务知识就是你的理解能力。”用同行的话来说，就是“你的架构是否合理。”*近，产品经理提出：能不能根据大数据，观察每座城市的人口迁移，随后做一份《城市年轻指数》报告?

数据师们给出了这样一些数据：用户的登录地，再比对他们的年龄信息等。*后给出来的数据，大家一看都觉得有价值，《城市年轻指数》报告就这样出炉了。当然，更多时候，理想很**，但运算出来的数据却没什么变化，被判定“数据价值不大”，议题便会不了了之。

“大数据就好像是一杯水，我们需要去厨房煮菜，水只是材料之一。”罗英形容。何文则说，他 工作的成就感，不在于运算大数据，而在于*终“能给出有价值的数据”。